异构多核系统中通用可重构单元的优化实现

发布时间：2017-03-22 20:03

  本文关键词：异构多核系统中通用可重构单元的优化实现，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着多核技术的成熟,多核SoC被广泛应用于数据密集和计算密集型领域。与同构多核系统相比,异构多核系统能够实现资源的最优化配置,在处理复杂特定任务时具有更大的优势。集成了多类专用处理器的异构多核SoC能够更好满足数据密集和计算密集应用的性能、面积和功耗约束,成为新一代主流半导体产品。异构多核处理器可以将不同类型的计算任务分配给不同类型的处理器核并行处理,通过异构的计算单元实现任务加速,从而为不同应用提供更加灵活、高效的处理机制。针对上述问题,本文开展了有关可重构异构多核片上系统的相关研究。在现有可重构计算簇的基础上对其进行改进,进一步提升其计算性能。论文的主要工作如下：首先,对可重构单元进行优化完善以及功能升级,保留其主体计算模式,完善了存储模式下的寻址规律,丰富了计算模式,并通过下板实验证明了改进后的可重构单元具有更高的灵活性和高效性。其次,在保留存储模式的基础上,增加流计算模式,进一步提升了数据计算的有效时间；增加了定点数的计算功能,使得可重构计算单元具有更好的适用性的特点；在系统网络中,局部实现RCU的紧耦合,使得系统性能在一定程度上得到提升；改版后的RCU支持数据双接入,并通过实验证明了优化版本的RCU具有更高的计算效率。最后,本文讨论了基本向量、FFT、MUSIC算法的映射问题,并对系统性能进行分析,证明了新系统的性能优势和实用性。
【关键词】：可重构计算 并行计算 异构多核 算法映射 双接入
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP332
【目录】：

• 致谢7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-16
• 第一章 绪论16-19
• 1.1 技术背景和意义16-17
• 1.2 研究现状17
• 1.2.1 可重构异构多核系统的研究现状17
• 1.3 主要研究内容17
• 1.4 课题来源17
• 1.5 论文组织结构17-19
• 第二章 多核可重构概念以及相关研究19-26
• 2.1 可重构技术19-24
• 2.1.1 可重构计算技术的提出19
• 2.1.2 可重构系统的分类19-20
• 2.1.3 可重构计算的求算方式20-23
• 2.1.4 并行计算的概念及相关常用术语23-24
• 2.1.5 高密度计算24
• 2.2 多核技术24-25
• 2.2.1 多核技术与单核技术的对比24-25
• 2.2.2 多核系统的分类25
• 2.2.3 片上网络通讯技术25
• 2.3 本章小结25-26
• 第三章 可重构单元的优化目标26-39
• 3.1 多核系统的功能目标26
• 3.2 当前系统介绍26-29
• 3.2.1 系统主控制器簇27-28
• 3.2.2 通讯网络28
• 3.2.3 计算簇28-29
• 3.3 目标运算基本算子分析29-33
• 3.3.1 复数相加29-30
• 3.3.2 复数乘30-32
• 3.3.3 复数乘累加32-33
• 3.4 RCU功能分析和组织形式分析33-37
• 3.4.1 计算配置信息33-34
• 3.4.2 地址信息重构34-35
• 3.4.3 配置信息池35
• 3.4.4 RCU的双接入与流模式35-37
• 3.5 耦合方式对系统性能的影响37
• 3.6 RCU功能选取37-38
• 3.7 本章小结38-39
• 第四章 可重构单元的优化设计39-58
• 4.1 目前版本RCU的设计39-40
• 4.2 RCU各个模块的优化设计40-49
• 4.2.1 NI接口优化40-41
• 4.2.2 存储模块设计41-43
• 4.2.3 运算单元优化设计43-49
• 4.2.5 多RCU间直接通讯接口49
• 4.3 RCU工作模式49-51
• 4.3.1 存储运算50
• 4.3.2 流运算50
• 4.3.3 RCU紧耦合运算50-51
• 4.4 配置信息的模式51-54
• 4.4.1 配置寄存器组织51-54
• 4.5 硬件的工作流程54-57
• 4.5.1 松耦合存储运算模式下的工作流程55
• 4.5.2 松耦合全流运算模式下的工作流程55-56
• 4.5.3 紧耦合存储运算模式下的工作流程56
• 4.5.4 紧耦合全流运算模式下的工作流程56-57
• 4.6 资源消耗57
• 4.7 本章小结57-58
• 第五章 可重构单元实验58-78
• 5.1 模块实验平台介绍58-59
• 5.1.1 控制器模块58
• 5.1.2 配置信息解析模块58
• 5.1.3 紧耦合通信接口模块58-59
• 5.1.4 双NI接口模块59
• 5.2 模块级实验内容59-66
• 5.2.1 基本向量运算实验59-63
• 5.2.2 累加运算实验63-65
• 5.2.3 实数加、实数减(乘)同时计算实验65-66
• 5.3 系统级实验内容66-77
• 5.3.1 FFT运算实验66-73
• 5.3.2 MUSIC算法中谱峰搜索映射优化实现73-77
• 5.5 资源消耗77
• 5.6 本章小结77-78
• 第六章 总结与展望78-79
• 6.1 论文的主要工作78
• 6.2 后续研究展望78-79
• 参考文献79-83
• 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况83

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本文编号：262090